뇌가 사고하는 방법을 응용하여 만들어진 ArtificialIntelligence Algorithm. 실제 신경생물학에서 말하는 그것과 구분하기 위해 ArtificialNeuralNetwork라고 부르기도 한다.

NeuralNetwork에서 사용되는 연결방식에는 크게 두 종류가 있다.

• Feedforward NeuralNetwork

  • 입력층과 출력층, 그리고 사이에 있는 Hidden Layer간에 있어서 자신의 출력물들을 무조건 앞쪽 즉, 출력층 방향으로만 보낼 수 있다. 이렇게 해서 얻어진 결과값들을 평가하여 BackPropagation 함으로써 각 층에서의 Node들을 훈련시킨다.

• Recurrent NeuralNetwork

  • Feedforward 방식과는 달리 각 Node들은 자신보다 뒤쪽에 있는 층(입력층 방향) 방향으로 자신의 출력물을 전달할 수 있다. 즉 어떤 노드들과도 연결되어 있다는 것이다. (사실 이렇기 때문에 층이라는 의미가 별로 없다.) Feedforward방식보다 더 복잡한 일을 수행할 수 있지만 더 느리고, 행동을 예측할 수 있는 이론적인 받침이 Feedforward방식만큼 많지 않다.

See Python sample code

• AndGate.py

• AndGateShell.py

See also NeuralNetwork

See also ComputationalModelingOfGeneticAndBioChemicalNetworks : Chapter 1 p40 ~ p44